Лучший тест интеллекта для систем автономного вождения

лучший, тест, интеллект, система

В 2015 году Илон Маск предположил, что индустрия должна ожидать полностью автономных транспортных средств к 2018 году, но этого не произошло. В 2014 году Nissan пообещал вывести на рынок несколько коммерчески жизнеспособных беспилотных автомобилей к 2020 году. Хотя пандемия COVID-19 не помогла ситуации, это еще одно невыполненное обещание. Почему автопроизводители должны постоянно перемещать стойки ворот на беспилотных автомобилях? Согласно исследованию, недавно опубликованному вNature CommunicationsЦентром подключенного и автоматизированного транспорта (CCAT), одно из препятствий, мешающих развитию автономных транспортных средств, сводится к серьезной неэффективности методов тестирования и оценки автономных транспортных средств.

Шумиха вокруг автономных транспортных средств (АВ) многогранна, но в основном может быть отнесена на счет прогнозируемого снижения количества погибших в ДТП и возможности предоставления более широкого доступа к образованию, здравоохранению и возможностям трудоустройства для малообеспеченных сообществ. Для широкого внедрения технология автономного вождения должна быть подтверждена безопасностью, пройдя серию строгих тестов для оценки ее интеллекта по сравнению с человеком-водителем. К сожалению, не существует известного стандартного теста для оценки готовности AV. В настоящее время современные испытания сочетают в себе моделирование программного обеспечения, испытания на закрытых трассах и испытания на дороге.

READ  Лучшие роскошные внедорожники на 2021 год

Проблема с большинством доступного программного обеспечения для моделирования и тестовых треков заключается в том, что интересующие события, включая аварии, случаются редко. Таким образом, системам могут потребоваться сотни миллионов (иногда миллиарды) километров пробега, чтобы продемонстрировать характеристики безопасности. На сегодняшний день Waymo смоделировал всего 15 миллиардов миль. Тестирование на основе сценариев использовалось на практике, когда критические случаи разрабатываются экспертами по безопасности или собираются из дорожных испытаний и воспроизводятся для проверки реакции АВ. Однако эти сценарии различны и их невозможно перечислить. Как правило, они включают в себя только простые маневры, небольшое количество транспортных средств и короткое время вождения. Работа, проводимая доктором Лю и его командой, направлена ​​на построение естественной и состязательной среды вождения (NADE), надеясь преодолеть вышеуказанные препятствия и повысить эффективность испытаний / оценки в закрытом треке и симуляции.

Доктор Генри Лю, профессор гражданской и экологической инженерии в Мичиганском университете, построил моделируемую среду вождения, используя крупномасштабные натуралистические данные о вождении, которые были собраны Институтом транспортных исследований Мичиганского университета (UMTRI). Обучая фоновые машины, чтобы научиться выполнять определенные враждебные маневры, одновременно сохраняя большую часть естественной среды вождения, новый предлагаемый метод тестирования устраняет предвзятость и повышает эффективность.

В отличие от подходов, основанных на сценариях, NADE является непрерывным, что позволяет непрерывно взаимодействовать между AV и множеством фоновых транспортных средств. Например, если исследователь хочет протестировать свой автомобиль в городской среде, этот подход позволит тестирующему AV непрерывно ездить и испытывать состязательные сценарии, включая включения и резкое торможение с более высокой частотой. Результаты показывают, что эта среда на несколько порядков устраняет неэффективность доступных в настоящее время опций. Ожидается, что такой подход может ускорить развертывание автономных транспортных средств.

READ  Как Включить Заднюю Передачу На ВАЗ 2107

Методология, предложенная в этой статье, наряду с тестовой средой дополненной реальности доктора Лю, будет реализована в Американском центре мобильности (ACM) в 2021 году. Американский центр мобильности, основанный в 2016 году, представляет собой испытательный центр умного города, расположенный на 500 акров на исторической территории Willow Run в Ипсиланти, штат Мичиган. ACM. это совместная работа правительства, промышленных и академических организаций, ориентированная на ускорение развития индустрии мобильности посредством исследований, тестирования, разработки стандартов и образовательных программ. Это партнерство направлено на то, чтобы сделать юго-восточный Мичиган выдающимся местом для тестирования и проверки автономных транспортных средств.

«Проезд одной мили в ACM с использованием моделирования дополненной реальности с NADE, наложенным на нашу трассу, может быть равен сотням или тысячам миль по дорогам общего пользования, что приведет к значительному снижению общих затрат и времени выполнения для проверки AV в более безопасной, контролируемой, повторяемой тестовой среде. ACM рассматривает это как важный ресурс для разработки продукта и инструмент для разработчиков AV.,» сказал президент и генеральный директор ACM Рубен Саркар.

READ  Тест-драйв KIA Ceed третьего поколения

Источник